As propriedades que podem ser configuradas para o algoritmo HANA Apriori.
Use este algoritmo para identificar padrões frequentes de conjuntos de itens em conjuntos de dados transacionais volumosos para gerar regras de associação. Este algoritmo é usado para identificar quais produtos e serviços os clientes tendem a adquirir simultaneamente. Analisando as tendências de compra dos clientes com a análise de associação, você pode prever o comportamento futuro.
Por exemplo, a informação de que o cliente que compra sapatos tende mais a comprar meias ao mesmo tempo pode ser representada nesta regra de associação (com um suporte mínimo e uma confiança mínima): Sapatos=> Meias [suporte = 0.5, confiança = 0.1]
| Propriedade | Descrição |
|---|---|
| Tipo de Apriori | Selecione Apriori. |
| Coluna do item | Selecione as colunas que contenham os itens que você deseja aplicar ao algoritmo. |
| Coluna de TransactionID | Selecione a coluna que contenha os IDs de transação que você deseja aplicar ao algoritmo. |
| Valores em falta | Selecione o método para manipulação dos valores em falta. Valores possíveis:
|
| Suporte | Insira um valor para o suporte mínimo de um item. O valor predeterminado é 0,1. |
| Confiança | Insira um valor para a confiança mínima de regras/associação O valor predeterminado é 0,8. |
| Contagem máxima de item | Insira o comprimento dos itens principais e dos itens dependentes na saída. O valor predeterminado é 5. |
| Número de threads | Insira o número de threads com o qual o algoritmo deve executar. O valor predeterminado é 1. |